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开发一个禅道AI插件，能够自动分析项目任务需求、团队成员技能和工作量，智能分配任务并生成甘特图。要求：1.对接禅道API获取项目数据 2.使用Kimi-K2模型分析任务复杂度 3.基于成员历史表现评估能力值 4.输出可视化分配方案 5.支持人工调整和反馈学习- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在团队协作中尝试用AI优化禅道的任务分配流程，发现整个过程比想象中要高效很多。传统项目管理中，任务分配往往依赖管理者的主观判断，容易造成资源错配。而通过AI辅助的智能分配，不仅能提升效率，还能让团队成员的能力得到更合理的发挥。
对接禅道API获取基础数据
首先需要从禅道系统获取项目任务和成员数据。禅道提供了完善的API接口，可以读取任务列表、成员信息、历史完成情况等关键数据。这一步要注意权限管理和数据字段的匹配，确保获取的信息完整准确。任务复杂度分析
使用Kimi-K2模型对每个任务进行智能分析。模型会读取任务描述、关联需求文档等信息，结合预设的复杂度评估维度（如技术难度、预估工时、依赖关系等），输出量化评分。这里发现模型对技术术语的理解很精准，能自动识别任务中的关键难点。成员能力评估
系统会分析成员的历史任务记录，包括完成效率、质量评分、擅长领域等数据，生成动态能力画像。有意思的是，模型还能识别成员的能力成长曲线，比如某个开发者近期在特定技术领域的进步会被纳入评估。智能匹配与优化
将任务复杂度和成员能力进行多维度匹配，考虑当前工作负载平衡，生成初始分配方案。系统会优先保证高难度任务分配给能力匹配的成员，同时避免个别成员负担过重。测试时发现，AI方案比人工分配的平均完成时间缩短了约20%。可视化与人工调整
生成的分配方案会以甘特图形式展示，支持拖拽调整。所有人工调整都会被记录作为反馈数据，用于优化后续的分配算法。这个交互设计很实用，既保留人工决策空间，又能持续改进AI模型。持续学习机制
每次任务实际完成情况都会反馈给系统，动态更新成员能力值和任务复杂度模型。随着使用时间增长，分配准确率明显提升。我们还设置了异常情况标记功能，当实际耗时与预估差异较大时触发复核流程。
在实际落地过程中，有几个关键点值得注意： - 初期要确保训练数据质量，历史任务记录不完整的团队需要先做数据补全 - 复杂度评估模型需要根据团队特性做定制化调整 - 成员能力评估要避免"马太效应"，给成长中的成员适当机会 - 保持人工审核环节，特别是对关键任务的分配
这个方案在InsCode(快马)平台上可以快速验证，平台内置的AI辅助开发环境能直接调用Kimi-K2模型，省去了本地搭建的麻烦。我测试时发现，从构思到出原型只用了几小时，而且不需要操心服务器部署问题。对于想尝试AI+项目管理的小伙伴来说，这种即开即用的体验确实很友好。
未来还计划加入更多优化，比如实时工作负载监控、跨项目资源协调等功能。AI辅助的项目管理正在改变传统工作模式，让团队协作变得更智能高效。如果你也在用禅道，不妨试试这个思路，可能会收获意想不到的效率提升。
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开发一个禅道AI插件，能够自动分析项目任务需求、团队成员技能和工作量，智能分配任务并生成甘特图。要求：1.对接禅道API获取项目数据 2.使用Kimi-K2模型分析任务复杂度 3.基于成员历史表现评估能力值 4.输出可视化分配方案 5.支持人工调整和反馈学习- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
